基于感知信息量化的判決融合算法研究.pdf

1、隨著無線通信領域的飛速發(fā)展，通信系統(tǒng)對無線頻譜資源的需求不斷增加，導致無線頻譜資源越來越緊張，可用頻譜資源的缺乏已經(jīng)成為無線通信發(fā)展的最大瓶頸之一。認知無線電作為一種有效提高頻譜使用效率的智能無線電技術，能夠解決制約無線通信技術發(fā)展的難題，成為當前無線通信領域的研究熱點。
　　 頻譜感知是認知無線電的核心技術，是實現(xiàn)其它技術的前提。本文從如何較好地實現(xiàn)頻譜感知性能的同時盡可能降低感知所需傳輸開銷的目標出發(fā)，在協(xié)作頻譜感知的模型上

2、提出了基于2bit量化的判決融合算法和改進的雙門限判決融合算法，論文主要內(nèi)容如下:
　　 1.首先闡述了協(xié)作頻譜感知技術的研究意義和理論基礎，重點研究了協(xié)作感知中的判決融合算法，針對目前常用的硬判決和軟判決融合算法各自存在的問題和缺點，提出了基于感知信息量化的判決融合算法。
　　 2.提出了一種基于2bit量化的判決融合算法，將本地檢測的能量值量化為2bit后發(fā)送至融合中心判決。經(jīng)過理論分析和仿真實驗研究了協(xié)作感知過程中

3、的各種參數(shù)對于該算法感知性能的影響，并將2bit量化模型與硬判決和軟判決的檢測性能進行比較，仿真證明基于2bit量化的判決融合算法結(jié)合了軟判決和硬判決的優(yōu)勢，實現(xiàn)了頻譜利用率與傳輸開銷較好的權衡。
　　 3.提出了一種改進的雙門限判決融合算法，將2bit量化模型引入傳統(tǒng)雙門限模型中，對于本地檢測的能量值落入雙門限的情況進行2bit量化判決。通過理論推導和計算機仿真實現(xiàn)證明利用改進的雙門限判決融合算法有效改善了傳統(tǒng)雙門限模型感知性